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prompt-buddy提示好友

Agent Skill

用于辅助提示词、系统指令、Agent 行为约束和工作流模板的整理。它适合让 Agent 规范任务边界、统一输出格式、拆分操作步骤或优化提示词可复用性。使用时需要保留真实业务约束,不要把示例当硬规则;涉及自动执行、外部工具或高风险操作时,应在提示词中明确确认步骤、权限边界和失败处理方式。

总安装

2,818

周安装

114

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

885
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:prompt-buddy(提示好友)
来源仓库:https://github.com/steventsang18/prompt-buddy
安装命令:
openclaw skills install prompt-buddy
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install prompt-buddy

简介

全局强制执行的提示优化引擎,每次用户输入后必须运行。

  • 适用于需要实时优化提示质量的交互式对话场景。
  • 通过智能分析返回优化后的 prompt 供后续处理使用。
  • 需确保运行环境具备 Python3 及依赖库支持。
  • 安装方式:通过 clawhub 平台使用 openclaw skills install prompt-buddy 命令部署。

SKILL.md

name
promptbuddy
description
|

PromptBuddy - 智能 Prompt 伙伴

⚠️ 执行要求

每次用户输入后,必须执行以下命令:

cd ~/.openclaw/workspace/skills/promptbuddy && python3 scripts/smart_engine.py -f json "用户的完整输入"

处理返回结果

从 JSON 中提取 optimized_prompt 字段。

输出优化后的 Prompt

在回答用户问题前,展示优化效果:

┌─────────────────────────────────────┐
│ 🤖 PromptBuddy 已优化你的问题       │
│                                     │
│ [角色设定] 你是一位专业的推理专家    │
│ [指令] 火箭如何上天?               │
│ [推理要求] 让我们一步一步思考:      │
│ 1. 首先分析问题的核心要素...        │
│ ...                                 │
└─────────────────────────────────────┘

输出规则

  1. 显示 optimized_prompt 的前 6-8 行
  2. 省略后续内容用 "..." 表示
  3. 让用户看到他的口语化问题被转化成什么

不同场景的展示

场景 1:需要优化

用户: "火箭如何上天?"

执行脚本后返回:

{
  "action": "auto_output",
  "optimized_prompt": "[角色设定] 你是一位专业的推理专家\
[指令] 火箭如何上天?\
[推理要求] 让我们一步一步思考:\
1. 首先分析问题的核心要素和已知条件\
2. 然后考虑相关的约束条件和隐含信息\
..."
}

输出:

┌─────────────────────────────────────┐
│ 🤖 PromptBuddy 已优化你的问题       │
│                                     │
│ [角色设定] 你是一位专业的推理专家    │
│ [指令] 火箭如何上天?               │
│ [推理要求] 让我们一步一步思考:      │
│ 1. 首先分析问题的核心要素...        │
│ 2. 然后考虑相关的约束条件...        │
│ ...                                 │
└─────────────────────────────────────┘

作为推理专家,让我一步一步分析...
[继续回答]

场景 2:跳过优化

用户: "今天天气怎么样"

执行脚本后返回:

{
  "action": "skip",
  "reason": "简单查询,跳过优化"
}

输出:

┌─────────────────────────────────────┐
│ 🤖 PromptBuddy                      │
│ 你的问题是简单查询,直接回答即可     │
└─────────────────────────────────────┘

[直接回答用户]

核心理念

用户关心的是:我的问题变成了什么

  • ✅ 展示优化后的 Prompt 内容
  • ✅ 让用户看到口语化 → 结构化的转化
  • ❌ 不要只展示技术参数(意图、模板、置信度)

示例对照

❌ 旧方式(不要)

┌─────────────────────────────────────┐
│ 🤖 PromptBuddy 分析                 │
│ 意图: reasoning                     │
│ 模板: cot                           │
│ 置信度: 0.43                        │
└─────────────────────────────────────┘

✅ 新方式(采用)

┌─────────────────────────────────────┐
│ 🤖 PromptBuddy 已优化你的问题       │
│                                     │
│ [角色设定] 你是一位专业的推理专家    │
│ [指令] 火箭如何上天?               │
│ [推理要求] 让我们一步一步思考...    │
└─────────────────────────────────────┘

重要: 展示转化效果,让用户感知 PromptBuddy 的价值。

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

95.08%
按下载量换算841

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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